Determinante, Spatprodukt, Vektorprodukt, inverse

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Determinante, Spatprodukt,
Vektorprodukt, inverse Matrix
Jörn Loviscach
Versionsstand: 30. März 2011, 19:26
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1
Determinante
Die Determinante [determinant] ordnet jeder quadratischen Matrix A eine Zahl
det( A ) zu. Diese Zahl sagt etwas über die „Größe“ der Matrix; Details dazu folgen
gleich. Die Determinante ist aber kein Betrag, insbesondere, weil sie negativ werden kann. Der Name „Determinante“ stammt daher, dass die Determinante einer
Koeffizientenmatrix das Verhalten eines linearen Gleichungssystems „bestimmt“,
wie wir bei der inversen Matrix noch sehen werden.
µ
¶
1 2
Wenn die Matrix A über ihre Elemente gegeben ist, zum Beispiel
, schreibt
3 4
man die Determinante auch mit Strichen um die Elemente der Matrix:
1
det( A ) =
.
Also Vorsicht: Runde Klammern (oder in den USA eckige Klammern) bezeichnen
eine Matrix, Striche links und rechts dagegen eine daraus berechnete Zahl, die
Determinante der Matrix.
In MATLAB® und Co. heißt die Funktion zum Berechnen von Determinenten
schlicht det. In Wolfram Alpha kann man ebenfalls det schreiben.
Auch wenn die Schreibweise mit den Strichen an einen Betrag erinnert, ist die
Determinante etwas Anderes. Sie gibt zwei geometrische Eigenschaften einer
n × n-Matrix an:
1
1
DETERMINANTE
2
1. Der Betrag der Determinante (also ihr Wert ohne Vorzeichen) sagt:
2
2. Das Vorzeichen der Determinante sagt:
3
Damit kann man viele Determinanten ohne Rechnung angeben:
¯
¯ 0 0
¯
¯ 0 0
¯ 4
¯
¯=
¯
,
¯
¯ 1 0
¯
¯ 0 1
p
¯ p
¯ 1/ 2 −1/ 2
¯ p
p
¯ 1/ 2
1/ 2
¯ 5
¯
¯=
¯
¯ 8
¯
¯=
¯
,
,
¯
¯ 2 0
¯
¯ 0 2
¯
¯ 0 1
¯
¯ 1 0
¯ 9
¯
¯=
¯
¯ 6
¯
¯=
¯
,
,
¯
¯ 2 0
¯
¯ 0 1
¯
¯ 1 1
¯
¯ 0 1
¯ 7
¯
¯=
¯
¯ 10
¯
¯=
¯
,
.
Was passiert, wenn man zwei n × n-Matrizen hintereinander anwendet?
11
det( AB) =
Außerdem folgen anschaulich sofort diverse Rechenregeln für Umformungen der
Spalten einer Determinante. Es stellt sich nachher heraus, das sie ebenso für die
Zeilen der Determinante gelten:
1. Multiplikation einer Spalte (Zeile) einer Matrix mit einer Zahl:
12
1
DETERMINANTE
3
2. Vertauschen zweier Spalten (Zeilen) einer Matrix:
13
3. Zwei identische Spalten (Zeilen):
14
4. Eine Spalte (Zeile) einer Matrix als Summer zweier Vektoren:
15
5. Addition eines Vielfachen einer Spalte (Zeile) auf eine andere (!) Spalte (Zeile)
der Matrix:
16
1
DETERMINANTE
4
Den mathematischen Namen für diese Sammlung an Rechenregeln müssen Sie
sich nicht merken: „Die Determinante ist eine antisymmetrische Multilinearform
der Spalten der Matrix.“
Mit den Rechenregeln kann man nun die Determinante jeder Matrix berechnen.
Ein einfaches Beispiel ist:
17
¯
¯ 1 2
¯
¯ 3 4
¯
¯
¯=
¯
Hieran liest man die allgemeine Formel für 2 × 2-Determinanten ab:
¯
¯ a b
¯
¯ c d
Für 3 × 3-Determinanten
„Unter“determinanten:
¯
¯ 1 2 3
¯
¯ 4 5 6
¯
¯ 7 8 9
¯ 18
¯
¯=
¯
findet
man
eine
Zerlegung
in
drei
2 × 2-
¯ 19
¯
¯
¯=
¯
¯
Dieser Schritt heißt „Entwicklung nach der ersten Spalte“. Er funktioniert entsprechend mit anderen Spalten und bei größeren Determinanten. Durch das Vertauschen entstehen Vorzeichen im Schachbrettmuster:
+ − + ···
− + −
+ − +
..
..
.
.
Wenn man diese Rechnung zu Ende ausführt, sieht man, dass Spalten und Zeilen
gleichberechtigt sind – dass also für die Reihen die entsprechenden Rechengesetze
2
SPATPRODUKT
5
gelten wie für die Zeilen und dass die Determinante beim Transponieren gleich
bleibt: det( A T ) = det( A ).
Wenn man die Unterdeterminanten für die 3 × 3-Matrix ausrechnet, findet man
die leicht zu merkende Regel von Sarrus:
20
¯
¯ 1 2 3
¯
¯ 4 5 6
¯
¯ 7 8 9
¯
¯
¯
¯=
¯
¯
Vorsicht, weil immer wieder falsch gemacht: Diese Regel gilt nicht für 4 × 4oder noch größere Determinanten! (Wer’s nicht glaubt, rechne einfach eine 4 × 4Determinante einmal so und einmal korrekt per Entwicklung aus.)
Wenn man eine n × n-Determinante naiv durch Entwickeln aufdröselt, muss man
die Summe von n! Produkten mit je n Faktoren berechnen. Der Rechenaufwand
und die Rundungsfehler explodieren mit größeren n, selbst wenn man geschickt
rechnet. Man schreibt deshalb die Determinanten größerer Matrizen allenfalls als
Zwischenschritt hin, um Formeln zu vereinfachen, vermeidet aber strikt, solche
Determinanten tatsächlich auszurechnen.
2
Spatprodukt
Das Spatprodukt [triple product] ist eine Sonderausstattung des R3 . Allerdings ist
hat es nicht nur zwei Faktoren, sondern drei: Man nimmt drei Vektoren und stellt
sie nebeneinander in eine 3 × 3-Determinante. Das Spatprodukt der Vektoren
   


3
4
1
 2 ,  0  und  −2  ist also:
3
2
1
21
Warum „Spat“produkt? – Weil es das Volumen des Spats (Parallelepiped; vgl.
Kalkspat-Kristall) berechnet, der von den drei Vektoren aufgespannt wird, mit
Vorzeichen für die Orientierung. Um das zu verstehen, sieht man sich an, was die


1 3
4
Matrix  2 0 −2  aus dem Einheitswürfel macht:
3 2
1
3
VEKTORPRODUKT
6
22
Der Volumeninhalt 1 · 1 · 1 = 1 des Einheitswürfels wird also der Volumeninhalt
des Spats. Die Determinante gibt das Verhältnis dieser beiden Volumina an,
samt Vorzeichen. Also ist das Volumen des Spats mit Vorzeichen gleich der
Determinante und damit gleich dem Spatprodukt.
3
Vektorprodukt
Wenn man das Spatprodukt von eben nach der ersten Spalte entwickelt, sieht man:
¯
¯ 1 3
4
¯
¯ 2 0 −2
¯
¯ 3 2
1
¯ 23
¯
¯
¯=
¯
¯
Also kann man das Spatprodukt mit dem Skalarprodukt und einem komischen
neuen Vektor schreiben:
¯
¯ 1 3
4
¯
¯ 2 0 −2
¯
¯ 3 2
1
¯ 24
¯
¯
¯=
¯
¯
Diesen Vektor nennen wir das Vektorprodukt oder Kreuzprodukt [cross produkt]
 


3
4
von  0  und  −2 . Mathematisch stammt das Vektorprodukt also vom
2
1
Spatprodukt und damit von der Determinante ab: Das Vektorprodukt b × c zweier
Vektoren b und c ist derjenige Vektor, für den gilt:
25
3
VEKTORPRODUKT
7
Mit Hilfe dieser 3 × 3-Determinante kann man sich die Formel für das Vektorprodukt merken (Spalten streichen, Unterdeterminante, Schachbrettregel):
26
3
4
 0  ×  −2  =
2
1

 

Vorsicht: Weil das Vektorprodukt vom Spatprodukt abstammt, funktioniert es nur
im Dreidimensionalen.
In MATLAB® und Co. heißt die Funktion für das Vektorprodukt cross. In Wolfram
Alpha kann man zum Beispiel ein x zwischen die Vektoren setzen.
Wenn man die drei Vektoren ringartig durchtauscht, ändert sich nichts am
Volumen und an der Händigkeit des Spats, also:
27
Wenn man dagegen zwei der drei Vektoren vertauscht, ändern sich die Händigkeit
und damit das Vorzeichen der Determinante:
28
Schon hieran – oder an der Rechnung mit Zahlen im vorigen Abschnitt – sieht
man, dass das Vektorprodukt antisymmetrisch (oder antikommutativ) ist:
29
Das ist für ein Produkt eher blöd. Insbesondere gilt für das Vektorprodukt eines
Vektors mit sich selbst:
30
Allerdings behält das Vektorprodukt die wichtigste Eigenschaft des Produkts von
Zahlen: Man darf ein- und ausklammern.
4
GEOMETRIE DES VEKTORPRODUKTS
8
31
4
Geometrie des Vektorprodukts
Das Vektorprodukt erlaubt, das Spatprodukt (=Volumen und Orientierung des
Spats) der drei Vektoren a, b und c so hinzuschreiben:
32
Wenn man a = b wählt, sieht man damit:
33
Genauso klappt das natürlich mit dem Vektor c statt b. Damit hat man die erste
geometrische Eigenschaft des Vektorprodukts:
34
Nun ist zwar die Richtung des Vektorprodukts bekannt, aber man weiß nicht, ob
es sozusagen nach oben oder nach unten zeigt, geschweige denn, wie lang es ist.
Die zweite geometrische Eigenschaft des Vektorprodukts klärt die erste Frage:
35
4
GEOMETRIE DES VEKTORPRODUKTS
9
Dass das so sein muss, kann man sich verananschaulichen, wenn drei Vektoren a,
b und c hinmalt, deren Spatprodukt positiv ist, und drei Vektoren hinmalt, deren
Spatprodukt negativ ist:
36
Die letzte Frage ist, welche Länge der Vektor hat, der aus dem Vektorprodukt
herauskommt. Um das zu lösen, bildet man – sehr künstlich – das Spatprodukt
von b × c, b und c. Dieses Spatprodukt lässt sich auf zwei Arten ausrechnen:
37
Das ergibt die dritte geometrische Eigenschaft des Vektorprodukts:
38
5
ZUSAMMENFASSUNG: PRODUKTE MIT VEKTOREN
10
Diese dritte Eigenschaft kann man benutzen, um die Länge des Vektorprodukts
zweier Vektoren a und b mit dem Winkel φ zwischen den beiden auszudrücken:
39
In der Physik kommt das Vektorprodukt zum Beispiel bei der Drehbewegung vor.
Wenn der Vektor ω parallel zur Drehachse ist (Rechte-Hand-Regel) und mit seiner
Länge die Winkelgeschwindigkeit angibt, der Punkt mit Ortsvektor r0 auf der
Drehachse liegt und r ein Ortsvektor eines Punkts des rotierenden Körpers ist, ist
der Geschwindigkeitsvektor des Punkts gleich v = ω × (r − r0 ).
5
Zusammenfassung: Produkte mit Vektoren
Multiplikation mit einem Skalar (nicht mit Skalarprodukt verwechseln):
40
Matrix mal Spaltenvektor:
41
Zeilenvektor mal Matrix:
42
Skalarprodukt (unter anderem in den Räumen Rn ):
6
INVERSE MATRIX
11
43
Spatprodukt (nur im R3 ):
44
Vektorprodukt (nur im R3 ):
45
Skalar- und Vektorprodukt mit Sinus und Cosinus ausgedrückt:
46
6
Inverse Matrix
Betrachten wir ein lineares Gleichungsystem A x = b mit n Gleichungen und n
(also genau so vielen!) Unbekannten. Dann ist die Koeffizientenmatrix A quadratisch und man kann ihre Determinante det( A ) bilden. Je nachdem, ob diese
Determinante null ist oder nicht, passiert geometrisch etwas Verschiedenes:
6
INVERSE MATRIX
12
47
• det( A ) = 0
=⇒
48
• det( A ) 6= 0
=⇒
Im Fall det( A ) 6= 0 kann man also immer und eindeutig von jeder Inhomogenität b
auf ein dazu passendes x schließen, welches das lineare Gleichungssystem löst:
A x = b. Zu einem Vielfachen der Inhomogenität b gehört ein Vielfaches von x. Zu
einer Summe zweier b gehört die Summe der entsprechenden x. Das heißt, man
findet eine eindeutig bestimmte n × n-Matrix, die b zu x macht. Diese Matrix heißt
die inverse Matrix A −1 zu A . Sie gibt es nur für quadratische Matrizen A und nur
wenn det( A ) 6= 0. Sie erfüllt für alle Vektoren x und b ∈ Rn :
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Die Schreibweise A −1 ist in der Tat wie der Kehrwert und wie die Potenz −1 bei
Zahlen gemeint: Analog zu 3−1 · 3 = 1 gelten (warum?)
A −1 A = 1 und
A A −1 = 1.
Bei Zahlen kann man von der Null keinen Kehrwert bilden; entsprechend kann
man von nichtquadratischen Matrizen und von Matrizen mit Determinante null
keine inverse Matrix bilden.
In MATLAB® und Co. sowie in Wolfram Alpha schreibt man inv(A) oder die
Potenz −1 für die inverse Matrix.